Аналитик данных/Инженер по качеству данных (Python, Java)

ЧЕМ ПРЕДСТОИТ ЗАНИМАТЬСЯ:

• Развитие и техническая поддержка текущей модели оценки ИЦБ ДОМ.РФ
• Разработка новых алгоритмов скоринга заемщиков и совершенствование алгоритмов расчета тарифа поручительства ДОМ.РФ
• Анализ и подготовка данных, построение, валидация и бэктестинг моделей
• Автоматизация процессов оценки и генерации отчетности
• Документирование разработанных моделей и алгоритмов
• Взаимодействие с профильными подразделениями компании для уточнения требований и интерпретации результатов

НАШИ ПОЖЕЛАНИЯ К СОИСКАТЕЛЮ:

• Высшее образование: МГУ, РЭШ, МФТИ, ВШЭ (Специальность: математика, экономика, физика, финансы)
• Уверенное владение Python (опыт разработки и поддержки сложных вычислительных моделей)
• Знание SQL и Git
• Понимание статистики, эконометрики, финансовой математики
• Опыт работы с большими данными и библиотеками для анализа данных (pandas, numpy и др.)
• Опыт работы в кредитном скоринге в банке приветствуется

О проекте

Мы ищем аналитика, который станет архитектором измерений и аналитической опорой совета по ИИ. Вы превратите AI-трансформацию в управляемый, прозрачный и измеримый процесс: от adoption rate инструментов до ROI, TCO и влияния на бизнес-показатели.

Чем предстоит заниматься

• Проектировать систему KPI и метрик для AI-трансформации по трём трекам: культурная трансформация, инновационный конвейер, научный задел.
• Разрабатывать метрики внедрения: adoption rate, engagement, frequency of use, зрелость AI-практик.
• Формировать операционные метрики: время выполнения задач, качество, точность, cycle time, lead time, deployment frequency.
• Создавать финансовые метрики: ROI, TCO, cost avoidance, business value delivered, payback, Unit Economics.
• Оценивать экономическую эффективность AI-инициатив и цифровых проектов.
• Участвовать в подготовке ТЭО и финансовых моделей для новых инициатив.
• Проводить pre- и post-анализ эффективности внедрения решений.
• Собирать и обрабатывать данные: интеграции с корпоративными системами, ETL, валидация, очистка, единый реестр метрик.
• Строить дашборды и аналитическую отчётность для команды, менеджмента и Инвестсовета.
• Анализировать паттерны использования AI-инструментов и барьеры внедрения.
• Сравнивать эффективность инициатив и готовить рекомендации: развивать, оптимизировать или закрывать.
• Готовить материалы для Инвестсовета, презентации, бенчмарки и кейсы с количественным обоснованием.
• Развивать предиктивную аналитику и моделирование сценариев.

Мы ожидаем

• Опыт работы аналитиком, BI-аналитиком, бизнес-аналитиком, инвестиционным аналитиком или аналитиком эффективности от 3 лет.
• Опыт оценки инвестиционных, цифровых или ИТ-проектов.
• Опыт подготовки ТЭО, финансовых моделей или бизнес-кейсов.
• Понимание методик ROI, TCO, Unit Economics, Cost Saving.
• Уверенное владение SQL.
• Опыт работы с Power BI, Tableau, Looker или аналогами.
• Опыт построения системы KPI и аналитических дашбордов.
• Понимание статистики и методов анализа данных.
• Умение работать с большими массивами данных и презентовать результаты руководству.

Будет преимуществом

• Опыт оценки AI/ML-проектов.
• Участие в программах цифровой трансформации.
• Опыт оценки экономического эффекта автоматизации.
• Понимание жизненного цикла AI-продуктов.
• Python: pandas, numpy, matplotlib, seaborn.
• ETL, DWH, аналитические витрины.
• Grafana, Prometheus.
• OKR, Balanced Scorecard.
• Jira, Confluence.
• Опыт в крупных промышленных компаниях, консалтинге или Big4.
• Сертификации: CIMA/CMA, Google Analytics, Tableau, Microsoft.
• Опыт A/B-тестирования.
• Особенно заинтересуют кандидаты с опытом
• оценки инвестиционных проектов;
• подготовки ТЭО;
• оценки эффективности внедрения ИТ-решений;
• оценки цифровой трансформации;
• работы в инвестиционных подразделениях, стратегии, корпоративных финансах или офисах трансформации;
• анализа бизнес-эффекта AI, RPA, BI и других технологических инициатив.

Условия:

• Full-time office в крупнейшем БЦ Москвы
• ДМС для сотрудников компании
• Возможность строить систему оценки AI-трансформации практически с нуля.
• Участие в принятии инвестиционных решений по портфелю AI-проектов.
• Работа на стыке бизнеса, финансов, аналитики и искусственного интеллекта.